آشنایی با الگوریتم Backpropagation در شبکه های عصبی

پس انتشار یک الگوریتم اساسی است که در آموزش شبکه‌های عصبی مصنوعی، به ویژه برای بهینه سازی وزن‌ها و بایاس‌های شبکه برای به حداقل رساندن خطاهای پیش‌بینی استفاده می‌شود. این مقاله به بررسی چیستی الگوریتم پس انتشار، نحوه عملکرد، مزایای آن و کاربردهای آن در یادگیری ماشین می‌پردازد.

الگوریتم پس انتشار(Backpropagation) چیست؟

پس انتشار، مخفف «انتشار به عقب خطاها»، یک الگوریتم بهینه‌سازی تکراری است که گرادینت تابع loss را با توجه به هر وزن توسط قانون زنجیره محاسبه می‌کند و امکان به‌روزرسانی کارآمد وزن‌ها را در یک شبکه عصبی فراهم می‌کند. این الگوریتم در درجه اول در وظایف یادگیری نظارت شده استفاده می‌شود که در آن مدل بر روی داده‌های برچسب‌دار آموزش داده می‌شود.

الگوریتم پس انتشار چگونه کار می کند

فرآیند انتشار به عقب از دو مرحله اصلی تشکیل شده است

Forward Pass

 لایه ورودی

این فرآیند با تغذیه داده‌های ورودی به لایه ورودی شبکه آغاز می‌شود.

 لایه های پنهان

سپس ورودی از یک یا چند لایه پنهان عبور داده می‌شود. هر نورون در این لایه‌ها مجموع وزنی ورودی‌های خود را محاسبه می‌کند، یک بایاس اضافه می‌کند و یک تابع فعال سازی (مانند ReLU یا sigmoid) را برای تولید خروجی خود اعمال می‌کند.

 لایه خروجی

در نهایت لایه خروجی پیش‌بینی شبکه را تولید می‌کند. خروجی پیش‌بینی‌شده با خروجی واقعی با استفاده از یک تابع ضرر (مثلاً میانگین مربعات خطا) مقایسه می‌شود که خطا را کمی می‌کند.

Backward Pass

محاسبه خطا

خطای لایه خروجی با مقایسه خروجی پیش بینی شده با خروجی واقعی محاسبه می‌شود.

 محاسبه گرادینت

سپس الگوریتم، گرادینت تابع loss را با توجه به هر وزن با انتشار خطا به عقب در شبکه محاسبه می کند. این با استفاده از قانون زنجیره‌ای انجام می‌شود، که به الگوریتم اجازه می دهد تا به طور موثر محاسبه کند که هر وزن چقدر در خطا نقش داشته است. 

به روز رسانی وزن

با استفاده از گرادینت‌ها، وزن‌ها برای به حداقل رساندن خطا به روز می‌شوند. به‌روزرسانی معمولاً با استفاده از گرادینت decent یا انواع آن انجام می‌شود، که در آن هر وزن در جهت مخالف گرادینت با عاملی به نام نرخ یادگیری تنظیم می‌شود.

این فرآیند برای چندین دوره (تکرار در کل مجموعه داده) تکرار می‌شود تا زمانی که عملکرد مدل به اندازه کافی تثبیت یا بهبود یابد.

مثال الگوریتم پس انتشار

یک شبکه عصبی ساده با یک لایه ورودی، یک لایه پنهان و یک لایه خروجی را در نظر بگیرید. اگر خروجی واقعی yy 0.5 و خروجی پیش بینی شده 0.3 باشد، میانگین مربعات خطا (MSE) را می توان به صورت زیر محاسبه کرد:

MSE=(y−predicted)2=(0.5−0.3)2=0.04

کارایی الگوریتم پس انتشار

الگوریتم پس انتشار امکان محاسبه سریع گرادینت‌ها را فراهم می‌کند و آموزش شبکه‌های عصبی عمیق با لایه‌های متعدد را امکان‌پذیر می‌سازد. 

انعطاف‌پذیری

این الگوریتم را می‌توان در معماری‌های شبکه‌های مختلف، از جمله شبکه‌های عصبی پیشخور، کانولوشن و مکرر اعمال کرد. 

مقیاس پذیری

این الگوریتم با مجموعه داده‌های بزرگ و مدل‌های پیچیده به خوبی مقیاس می‌شود و برای کاربردهای دنیای واقعی در یادگیری ماشین مناسب است. 

قابلیت تعمیم

این الگوریتم با تنظیم مکرر وزن‌ها به مدل ها کمک می‌کند تا بهتر به داده های دیده نشده تعمیم دهند و عملکرد پیش‌بینی آنها را بهبود بخشد.

کاربردهای الگوریتم پس انتشار

این الگوریتم به طور گسترده در دامنه‌های مختلف یادگیری ماشین استفاده می‌شود، از جمله: 

تشخیص تصویر

در شبکه‌های عصبی کانولوشن برای کارهایی مانند تشخیص اشیا و تشخیص چهره. 

پردازش زبان طبیعی

برای آموزش شبکه‌های عصبی بازگشتی و ترانسفورماتورها در کارهایی مانند ترجمه زبان و تجزیه و تحلیل احساسات. 

تشخیص گفتار

در مدل‌هایی که زبان گفتاری را به متن تبدیل می‌کنند. 

هوش مصنوعی

برای آموزش عامل ها (Agent) در محیط‌های یادگیری تقویتی

در نتیجه، الگوریتم پس انتشار یک تکنیک حیاتی در زمینه هوش مصنوعی است که با به حداقل رساندن خطاهای پیش‌بینی، آموزش مؤثر شبکه‌های عصبی را ممکن می‌سازد. کارایی، انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری آن، آن را به سنگ بنای شیوه‌های یادگیری ماشین مدرن تبدیل می‌کند.